7 Mart 2023
7 Mart 2023
127
Bir Drone ve Yapay Zeka ile Mısır, Ayçiçeği ve Şeker Pancarı için Yüksek Hassasiyetli Bitki Standı Sayısı
Bitki meşcere sayısı, verim yönetiminde önemli bir görevdir. Yetiştiricilerin bitki popülasyonunu, yoğunluğunu, çimlenme oranını ve bitki sağlığını tahmin etmesine ve nihai olarak verimi etkileyen zamanında kararlar almasına olanak tanır. Bitki meşcere sayımının yaygın manuel yöntemleri, yetiştiricilere onlarca yıldır yardımcı olmuştur. Önceden tanımlanmış küçük tarla alanlarında görsel inceleme ve tesis hesaplamasına dayanırlar. Ancak bu yöntemler zahmetli ve doğru olmaktan uzaktır. Parçalanmış bitki meşceresi sayısı, resmin tamamını sağlamaz ve düzensiz çıkış veya yabani otların olduğu sorunlu alanlar gözden kaçabilir. Sahadaki bilgi eksikliği, sonunda kaynak israfına ve daha az karlı kararlara yol açar. Drone‘lar ve yapay zeka gibi yeni teknolojiler, operasyonlarını daha akıllı ve verimli hale getirme fırsatından yararlanıyor. Bu yenilikçi yaklaşımla, yetiştiriciler artık doğru verileri alabilir, zamanında kararlar alabilir ve verimi sürdürülebilir bir şekilde en üst düzeye çıkarabilir.
Mısır, şeker pancarı ve ayçiçeği için görüntü toplama ve önerilen yaklaşım hakkında pratik ipuçları bulacaksınız, ancak bilgiler diğer tarla bitkileri, sebzeler ve meyve bahçeleri için de yararlıdır. Bir dronunuz varsa veya sıkıcı bir görevi etkileşimli bir sürece dönüştürmek ve yüksek hassasiyetli bir sonuç almak için satın almayı düşünüyorsanız, okumaya devam edin. Drone gereksinimlerini, uçuş ipuçlarını ve yaygın hataları bulacak ve yenilikçi bir yapay zeka çiftçilik platformuyla birkaç saat içinde hassas bir park yeri sayısı raporunun nasıl alınacağını öğreneceksiniz.
Düşük doğruluklu bir raporun kabul edilebilir olduğu durumlar vardır, ancak aşağıdakileri hedefliyorsanız kesin bir rapora sahip olmanız kesinlikle önemlidir:
● Özellikle tohum üretiyorsanız, ekim kalitesini kontrol edin;
● Tarlalarda değişen üretkenlik bölgelerini anlayın;
● Ar-Ge projeleri sırasında doğru verileri alın;
● Verimi erken aşamalarda tam olarak tahmin edin;
● Sahtekarları tespit edin;
● Zamanında karar verin, yani tarlayı kısmen yeniden dikin;
● Üretim hedeflerini karşılamak için verim potansiyelini artırın.
Proofminder platformu tarafından oluşturulan otomatik raporda şunları görebilirsiniz:
● Bitki ve sıra yoğunluğu;
● Hassas bitki meşceresi sayısı;
● Her bitki sahada kesin koordinatlarla işaretlenmiştir;
● Fenotipe göre ayırt edilen bitki, bu durumda – hibrit mısırın erkek ve dişi bitkileri farklı bir renkle işaretlenmiştir;
● Belirli bölgeleri, sıraları veya bitkileri analiz etmek için yakınlaştırma özelliği.
Bitki sayısını ve yoğunluğunu tahmin etmek, erken sezon verim yönetimi için çok önemlidir. Buradaki doğru bilgiler, bir şeyler ters giderse verimi koruma ve hasadı iyileştirme şansıdır. Daha fazla analiz için uygun görüntüleri toplamak üzere bitkiler ve hava durumuyla ilgili ipuçlarını göz önünde bulundurun.
Bitki havadan görülebilecek kadar büyük olmalıdır, ancak yapraklar bitkileri ayırt etmek ve yoğunluğunu tahmin etmek için henüz birbirine çok yakın değildir. Örnek olarak, mısırın kesin meşcere sayısı için bitkinin yaklaşık 3-7 yaprağı olmalıdır (V3-V7 vejetasyon aşamaları). Çekim sırasında havanın sabit olması gerekir, böylece lens ister güneşli ister bulutlu olsun koşullara uyum sağlayabilir. Ayrıca, çok rüzgarlı olmamalıdır, rüzgar hızının yüksekliğe bağlı olarak büyük ölçüde değişebileceğini unutmayın. Stand sayımı için hangi rakım doğrudur?
Bir drone ve akıllı yazılımla tesis meşcere sayımı için ideal çözünürlük, tesise ve amaca bağlıdır. Mısır, ayçiçeği, şeker pancarı ve diğer bazı tarla bitkileri ve sebzelerin hassas meşcere hesaplaması için piksel başına 0,8 cm veya daha az olacaktır. Çözünürlük elde etmek için 18-30 metre yükseklikte uçmanız gerekecek. Bazı Entegre denetleyicilerin (Plus sürümleri) uçuş yüksekliğini yerden 25 m yüksekliğe sınırladığını unutmayın, bu nedenle küçük ekinleri saymak ve alçaktan uçmak istiyorsanız, basit denetleyiciyi seçmeyi ve drone’yu cep telefonunuzdan veya tabletinizden yönlendirmeyi tercih edersiniz. . Ayrıntılı görüntü almak için ideal hız, rakım ve rüzgar koşullarına bağlı olarak 3-5 m/s arasında olacaktır. Bu drone ile yeterli piliniz varsa günde yaklaşık 25-30 hektar ile ilerleyebilirsiniz; dikkat edin: bunları sitede şarj edebilirsiniz.
1. Yanlış pozlama ayarı, hava durumunu doğru şekilde değerlendirmemek, aşırı veya az pozlamaya neden olur. Aşırı pozlama, az pozlamadan daha büyük bir sorundur, bu nedenle bulutlu ve güneşli arasında seçim yapmanız gerekiyorsa ve emin değilseniz, güvenle güneşliye gidebilirsiniz.
2. Çok fazla rüzgar veya dengesiz hava koşulları, bulanık görüntülere neden olur.
3. Yeterli hafıza kartına sahip değilseniz, ~40-50 hektar arazi için en az 64 GB’lık bir kartınız olduğundan emin olun.
4. Gün boyunca sürekli uçmak için yeterli pil ve/veya şarj cihazı yok.
5. Yağmurdan sonra çekim yapmak, bazı yeniden kalibrasyonlar gerektirebilir çünkü ıslak topraktaki bitki yeterince görünmeyebilir, bunu aklınızda bulundurun.
6. Doğru miktarda ön/yan bindirmelerle uçmamak, potansiyel olarak resimlerin birbirine dikilmesini ve ortomozaik oluşturmayı engelliyor. Çoğu durumda %75 güvenli bir değerdir.
7. Çok hızlı uçmak bulanık görüntülere neden olur.
8. Doğru lojistik ve kurulum yok – örneğin, sahaya erişmek için uygun bir arabanız ve yolunuz olduğundan emin olun, tüm ekipman için güç üretecek bir jeneratöre, pil şarj cihazına ve dizüstü bilgisayara sahip olun, çalışmak için güneşten gölgeli bir yere sahip olun, vb. .
9. Uçuş planlamasında uygun hazırlıklar yok – örneğin, sahadaki yükseklik farklılıklarını önceden karşılayın.
10. Uçmadan önce hava sahasını kontrol edin ve dronunuzu kaybetmemek için görüş mesafesinin ötesine uçmadığınızdan emin olun.
Stand sayısı raporu ve alanınızla ilgili ek içgörüler planlayın
Talimatları takip etmek, tarla ve bitkiler hakkında daha fazla analiz ve içgörü için çok sayıda faydalı veri ve iyi görüntü ile sonuçlanacaktır. Bir yetiştirici olarak toplanan görüntülerle ne yapabilirsiniz? Birkaç yol vardır – bir örnek olarak, manuel olarak analiz etmek, ki bu yine zaman alıcı ve özneldir veya işi hızlı ve doğru bir şekilde yapabilen Yapay Zekayı kullanmaktır. Yapay zeka destekli platform, bir ortomozaik, otomatik bir bitki meşcere sayımı raporu oluşturabilir ve görünür olmayan veya geleneksel yöntemlerle insan tarafından keşfedilmesi mümkün olmayan sorunları sahada işaretleyebilir.
Aşağıdaki resim, tesis stand sayınızın Proofminder platformunda nasıl görünebileceğini gösterir .
Şekil 7 Proofminder platformunda seçkin erkek ve dişi sıraları içeren bir stant sayısı raporunun ayrıntılı görünümü
Kesin bitki sayısı, bitki ve sıra yoğunluğu, doğru verim tahmini ve fenotip ayrımı ile sistemde otomatik olarak oluşturulan raporun yanı sıra, manuel meşcere sayımı sırasında gözden kaçabilecek konular hakkında ek içgörüler ve bilgiler vardır.
Ek içgörüler ve platform yetenekleri
● Mısır bitkisi meşcere sayımında tarladaki birçok bitkinin yaban domuzları tarafından telef edildiğini gördük;
● Sorunlu alanlar GPS ile işaretlenebilir;
● Daha fazla kullanım için indirilebilir şekil dosyası, örneğin ekim gerçekleriyle karşılaştırın;
● Her bitkinin kesin koordinatları olduğundan, bitkilerin uzaklığı, yoğunluğu, boşlukları, sıra mesafesi vb. gibi türetilmiş metrikler ek olarak sağlanabilir;
● Yaprak veya bitki seviyesinde eyleme geçirilebilir içgörüler.
Otomatik fabrika meşceresi sayımı – sonuçlar ve faydalar
1. Manuel yöntemlerin bitki meşcere sayısı doğruluğunu tahmin etmek zordur; Açık olan bir şey var: alanın yalnızca küçük analiz edilen alanlarında kesin olabilir; bu sayıların arsanın tamamına uygulanması kesin bilgi vermez. Dronlar ve yapay zeka teknolojileri, yetiştiricilere %90-99 oranında meşcere sayısı doğruluğu sağlayabilir ve bitki seviyesindeki diğer sorunları ortaya çıkarabilir.
2. Teknolojiler, fabrika stand sayımı sürecini çok daha hassas, etkileşimli ve anlayışlı hale getiriyor.
3. Keşfedilen ek içgörüler: pek çok bitki yaban domuzları tarafından yok edildi.
4. Meşcere sayısı raporunu dışa aktarmak ve verilerini diğer çiftçilik faaliyetlerinde yeniden kullanmak için yararlı bir fırsat.
5. Drone yapımı görüntülerden maksimum düzeyde yararlanma ve bu bilgileri veriye dayalı kararlar için kullanma ve güvenle daha fazla büyüme imkanı.